Interpreting CLIP with Sparse Linear Concept Embeddings (SpLiCE)

📄 arXiv: 2402.10376v2 📥 PDF

作者: Usha Bhalla, Alex Oesterling, Suraj Srinivas, Flavio P. Calmon, Himabindu Lakkaraju

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-11-04)

备注: 25 pages, 15 figures, NeurIPS 2024. Code is provided at https://github.com/AI4LIFE-GROUP/SpLiCE

💡 一句话要点

提出SpLiCE以提高CLIP表示的可解释性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: CLIP 可解释性 稀疏表示 多模态学习 模型编辑 虚假相关性检测 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP表示为高维稠密向量，缺乏可解释性，限制了其在需要透明度的下游应用中的使用。
  2. 本文提出稀疏线性概念嵌入（SpLiCE）方法，通过稀疏恢复将CLIP表示转化为可解释的语义概念组合。
  3. SpLiCE在不需要训练的情况下，能够解释和替代传统的CLIP表示，保持高性能并显著提升可解释性。

📝 摘要（中文）

CLIP嵌入在多模态应用中表现出色，但其高维稠密向量表示难以解释，限制了对CLIP丰富结构的理解。本文展示了如何利用CLIP潜在空间的语义结构提供可解释性，提出了一种新方法——稀疏线性概念嵌入（SpLiCE），将CLIP表示转化为人类可解释的稀疏线性组合。与以往工作不同，SpLiCE是任务无关的，能够在不训练的情况下解释和替代传统的稠密CLIP表示，同时保持高下游性能并显著提高可解释性。我们还展示了SpLiCE在检测虚假相关性和模型编辑等方面的显著应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决CLIP嵌入的可解释性问题，现有的稠密向量表示难以理解其语义结构，限制了在透明度要求高的应用中的有效使用。

核心思路：提出稀疏线性概念嵌入（SpLiCE）方法，通过将CLIP表示转化为稀疏线性组合的可解释概念，利用潜在空间的语义结构来提高可解释性。

技术框架：SpLiCE的整体架构包括输入CLIP嵌入、稀疏恢复算法和输出可解释的概念组合。该方法不依赖于特定任务，能够广泛应用于不同的下游任务中。

关键创新：SpLiCE的主要创新在于其任务无关性和无需训练的特性，使其能够在多种应用中有效替代传统的稠密表示，显著提升可解释性。

关键设计：在实现过程中，SpLiCE采用了稀疏恢复技术，设计了适应性参数设置，以确保在不同应用场景下的有效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SpLiCE在多个下游任务中保持了与传统CLIP表示相当的性能，同时在可解释性方面显著提升。具体而言，SpLiCE在检测虚假相关性和模型编辑任务中表现出色，展示了其广泛的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和人机交互等多个多模态任务。SpLiCE的可解释性提升将有助于开发更透明的AI系统，增强用户对模型决策过程的理解，未来可能在安全性和伦理性方面产生积极影响。

📄 摘要（原文）

CLIP embeddings have demonstrated remarkable performance across a wide range of multimodal applications. However, these high-dimensional, dense vector representations are not easily interpretable, limiting our understanding of the rich structure of CLIP and its use in downstream applications that require transparency. In this work, we show that the semantic structure of CLIP's latent space can be leveraged to provide interpretability, allowing for the decomposition of representations into semantic concepts. We formulate this problem as one of sparse recovery and propose a novel method, Sparse Linear Concept Embeddings, for transforming CLIP representations into sparse linear combinations of human-interpretable concepts. Distinct from previous work, SpLiCE is task-agnostic and can be used, without training, to explain and even replace traditional dense CLIP representations, maintaining high downstream performance while significantly improving their interpretability. We also demonstrate significant use cases of SpLiCE representations including detecting spurious correlations and model editing.